# Interview with Vladimir, Strategic Partnership Lead at MICo, at SBC Summit 2026 > Канал: **iGaming News** (@iGaming_News) > Дата: 11 ноября 2026 > Длительность: 14:54 > Категория: interview > Источник: https://www.youtube.com/watch?v=JAdtilF0w7Q > Страница: https://aff.top/videos/interview-with-vladimir-strategic-partnership-lead-at-mico-at-sbc-summit-2026 ## Краткое содержание В интервью на SBC Summit 2026 Strategic Partnership Lead компании MICo Владимир рассказывает о ML-решениях для предиктивной аналитики в iGaming. Платформа анализирует более 200 поведенческих признаков игрока и персонализирует игровое лобби с учётом интересов пользователя и бизнес-метрик оператора. Второе направление помогает выявлять будущих VIP, прогнозировать отток и выбирать подходящий бонус, канал и формат коммуникации. В среднем качественный прогноз формируется примерно на третий день после первого депозита. На одном из проектов рекомендательная система увеличила GGR на 14%. Модель не заменяет менеджеров, а автоматизирует обработку данных и операционные решения. ## Ключевые тейки - **Рекомендации учитывают не только вкус игрока** — Алгоритм одновременно анализирует поведение пользователя, RTP, волатильность, риск-профиль и бизнес-цели оператора, чтобы ранжировать игры с максимальным потенциалом выручки. - **Более 200 поведенческих признаков** — Для прогноза используются ставки, депозиты, сессии, бонусы и динамика активности. Персональные данные не нужны: оператор передаёт ID и обезличенные поведенческие данные. - **Первые прогнозы появляются к третьему дню** — Скорость и точность зависят от активности игрока и качества истории. В среднем оптимальный баланс между объёмом данных и скоростью прогноза достигается примерно на третий день после первого депозита. - **AI помогает растить VIP-сегмент** — Модель выявляет игроков с потенциалом перехода в VIP и подсказывает действие: бонус, звонок, email или SMS. Для каждого пользователя прогнозируются формат, размер предложения и канал. - **Оператору не обязательно иметь огромную базу** — Ключевы не только число активных игроков, но и количество действий, длительность истории и полнота данных. Решение можно подключать даже на этапе запуска нового бренда. - **Алгоритм дополняет, а не заменяет менеджера** — ML берёт на себя массовый анализ и операционные рекомендации, а менеджер сохраняет контроль над коммуникациями, промо, партнёрскими договорённостями и стратегическими решениями. ## Вопросы и ответы ### Как ML-рекомендации увеличивают GGR казино? Система показывает каждому игроку релевантный контент и одновременно учитывает коммерческие цели оператора. В одном из проектов после внедрения GGR вырос на 14%. ### Какие данные нужны для прогноза поведения игрока? Нужны данные об активности на платформе: ставках, депозитах, сессиях, бонусах и реакциях на контент. Имя, телефон, email и другие персональные данные не передаются. ### Когда система может определить потенциал игрока? Зависит от частоты действий и качества истории. Для активных пользователей достаточно нескольких часов, но в среднем хороший баланс точности и скорости достигается на третий день после депозита. ### Как система находит будущих хайроллеров? Модель обучается на исторических данных VIP-игроков, ищет похожие поведенческие паттерны и затем рекомендует персональное действие для развития игрока в сегменте. ### Можно ли использовать решение за пределами казино? Основной продукт рассчитан на казино, но MICo уже адаптировала рекомендательные системы для live-казино, sportsbook и других игровых механик под индивидуальные задачи. ## Темы - Предиктивная аналитика - Персонализация казино - VIP-сегментация - Рекомендательные системы - Удержание игроков - Машинное обучение - GGR оператора ## Фрагмент транскрипта Друзья, всем большой привет. На связи Антон Дрос, главный редактор IG News. Мы находимся на конференции SBC в Лисабоне. Со мной Владимир, стратежик, Partnership Майко, >> привет, Антон. >> Володь, расскажи в принципе нашим зрителям про Майко. Сколько лет назад вы появились, поскольку многие о вас узнали только в этом году, может, потому что вы в медийку зашли, в том числе к нам в канал. А чем вы занимаетесь? Какого рода услуги предоставляете? Какие продукты создаёте? Мы разрабатываем ML-решение для предиктивной аналитики VGaming. Вообще в целом в команде наши есть специалисты, которые уже более 15 лет делают подобные момодели. В продукте в целом есть два основных направления. Первое помогает работать с контентом. Соответственно, под каждого игрока мы находим максимально персонализированный контент, который помогает ему дольше оставаться на платформе и при этом увеличивает выручку оператора. Второе направление - это работа с игроками. Соответственно, мы предсказываем на ранних этапах випов, определяем, кто из игроков может затечь с платформы, какой игрок имеет потенциал роста, какой нет, и какой ему там бонус, офер, сообщение предложить для того, чтобы он максимально быстро реализовал свой потенциал. >> Я понял, что у вас есть две модели, но давай поговорим чуть более предметно, как каждая из них за счёт чего увеличивает JGR оператора. Понятно, что вы показываете, там нравятся мне сломи, вы мне даёте байкерские слоты, но по большому счёту, как это мотивирует меня тратить на игру больше. И то же самое с хайроллерами, за счёт чего, в принципе, вы делаете, чтобы хайроллер ставил больше, играл на продукте дольше. >> Ну, вообще, если в целом упростить экономику любого оператора, всё сводится к двум ключевым метрикам. Игрок сделал депозит, игрок сделал ставку. Все остальные - это условно производная от этих двух вещей. Э, поэтому мы работаем и с тем, и с другим. Первое по факту - это вот рекомендательная система подбирает максимальный персонализированный контент для пользователя. Но она не просто ищет игры, которые понравятся игроку, она учитывает бизнес-метрики оператора. Соответственно, мы понимаем, как ранжировать в каждой секции игры так, чтобы на первых позициях оказывались игры, которые принесут оператору больше выручки. Второе направление помогает выявлять на ранних этапах випов, детектировать чёрн и говорить, какими игроками как лучше работать для того, чтобы они максимально быстро выросли в своём сегменте и больше перфомили на платформе. Это спросил Про DGR. По разным проектам показатели могут сильно отличаться в зависимости от объёма данных, от того, какой информацией оператор обладает и какую задачу вообще хочет решить. Ну вот в качестве примера могу привести один из наших проектов, где мы получили рост глобального джиджара на 14% после того, как внедрили рекомендательную систему. >> Володь, по какой системе ваша рекомендательная система, вот эта, которая подбирает персонализированные игры, в принципе, делает это… *(Транскрипт сокращён.)* --- Источник данных: aff.top — открытая база арбитражного коммьюнити. Канонический URL: https://aff.top/videos/interview-with-vladimir-strategic-partnership-lead-at-mico-at-sbc-summit-2026